byte[] col1 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x80};
    byte[] col2 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x81};
    byte[] col3 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0xff};

    ImmutableSet<HashCode> hashCodes =
        ImmutableSet.of(
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col1),
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col2),

    byte[] col1 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x80};
    byte[] col2 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0x81};
    byte[] col3 = new byte[] {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07, (byte) 0xff};

    ImmutableSet<HashCode> hashCodes =
        ImmutableSet.of(
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col1),
            SIP_WITH_KEY.hashBytes(col2),

#### Option A: Reference colab notebooks

1)  Reference [TensorFlow Model Colab](https://colab.research.google.com/gist/ymodak/e96a4270b953201d5362c61c1e8b78aa/tensorflow-datasets.ipynb?authuser=1): Demonstrate how to build your TF model.

   
   Apparently, your CPU model does not support AVX instruction sets. You can still use TensorFlow with the alternatives given below:
   
      * Try Google Colab to use TensorFlow.
         * The easiest way to use TF will be to switch to [google colab](https://colab.sandbox.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true). You get pre-installed latest stable TF version. Also you can use ```pip install```  to install any other preferred TF version.

Maintenant, voyons comment vous pourriez utiliser cela pour retourner une réponse personnalisée.

Disons que vous voulez retourner une réponse <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/XML" class="external-link" target="_blank">XML</a>.

/// note

Un paramètre de chemin est toujours requis car il doit faire partie du chemin. Même si vous l'avez déclaré avec `None` ou défini une valeur par défaut, cela ne changerait rien, il serait toujours requis.

///

## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez

/// tip

Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.

///

        } else {
            if (value instanceof final Collection<?> coll && !coll.isEmpty()) {
                // care performance for List that the most frequent pattern
                final Object first = coll instanceof List<?> ? ((List<?>) coll).get(0) : coll.iterator().next();
                if (first instanceof Entity) {
                    data.register(key, coll.stream().map(BeanUtil::copyBeanToNewMap).collect(Collectors.toList()));

amélioré continuellement.

C'est pourquoi les versions actuelles sont toujours `0.x.x`, cela reflète que chaque version peut potentiellement
recevoir des changements non rétrocompatibles. Cela suit les conventions de <a href="https://semver.org/" class="external-link"
target="_blank">versionnage sémantique</a>.

Ainsi, la section :

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

va s'exécuter.

---

Cela ne se produira pas si vous importez ce module (fichier).

Par exemple, si vous avez un autre fichier `importer.py` qui contient :

```Python
from myapp import app

# Code supplémentaire
```

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.